Машинное обучение - новое модное слово в городе. Каждая отрасль хочет использовать методы машинного обучения из-за их способности повысить точность и тем самым увеличить доход. Однако в таких отраслях, как финансы и здравоохранение, где наряду с точностью жизненно важную роль играет рассуждение, использование этих методов является большим вопросом. Ниже приводится тематическое исследование, которое показывает, что произойдет, если методы машинного обучения будут использоваться в этих..

Goldman Sachs - последняя из ряда известных компаний, находящихся под пристальным вниманием к разработке алгоритмов искусственного интеллекта с предполагаемыми неявными предубеждениями, такими как дискриминация по признаку пола или расы. Действительно ли существуют предубеждения в этих алгоритмах? Конечно, это возможно - да, - но из-за характера технологии мы часто не можем заглянуть в механизмы ИИ, чтобы точно знать, какие движущие силы стоят за определенными результатами. В этом..

Как мы видели в Часть-2 , г-на Рокета Сингха попросили организовать встречу с группой проверки и обсудить, как следует проверять и контролировать модель. идти вперед. Г-н Бакши является менеджером по валидации, и г-н Рокет Сингх начал рассказывать ему о своей модели на встрече. Г-н. Бакши :- Итак, г-н Ракет Сингх, я просмотрел ваш отчет и результаты работы, которыми вы поделились со своим менеджером, и я понял, как работает модель XGBoost, а также такие методы, как LIME, SHAP,..

ИИ «черный ящик» используется в качестве метафоры для выражения феномена системы, используемой в ИИ. Система позволяет наблюдателю наблюдать, какие входы поступают в черный ящик или какие выходы выходят из черного ящика, однако процесс значений внутри матриц не может быть объяснен или отслежен третьим глазом. Если ИИ было поручено решить конкретную задачу, несмотря на то, что сложная задача выполнена, невозможно наблюдать, как она выполняется. [1] Другими словами, это очень похоже..